¿Qué es la IA híbrida? Cómo la combinación de arquitectura en la nube y en el borde optimiza.

En nuestro artículo anterior, introdujimos Qué puede hacer la IA Agente en un PC con IA y exploramos sus casos de uso en nuestra vida diaria. También discutimos cómo la IA Agente puede operar tanto en entornos de IA de borde como de nube. Cada enfoque ofrece un gran rendimiento y resultados, pero cada uno también viene con sus propias limitaciones. Aquí es donde la IA híbrida puede proporcionar una nueva solución, ayudando a lograr un equilibrio entre la IA de borde y la IA en la nube. Echemos un vistazo más de cerca a por qué necesitamos la IA híbrida y cómo puede ofrecer lo mejor de ambos mundos.

La IA en la nube ofrece capacidades de computación mucho más potentes, lo que significa que puede ofrecer resultados notables y manejar cargas de trabajo más exigentes. Sin embargo, a menudo conlleva costos adicionales. Como tarifas de suscripción o costos de API para los servicios de IA.

Además, no todo tipo de pregunta o tarea puede ser manejada por la IA en la nube. Ciertas tareas o solicitudes pueden estar restringidas debido a regulaciones, preocupaciones de privacidad u otros requisitos específicos. Una de las mayores preocupaciones es la privacidad de los datos: los datos de los usuarios pueden ser procesados o utilizados por los proveedores de servicios de IA para mejorar sus modelos.

Otro problema es que los modelos de IA en línea se actualizan o cambian constantemente. Como resultado, las respuestas que proporcionan también pueden cambiar con el tiempo, lo que dificulta garantizar que la misma pregunta siempre producirá el mismo resultado o que una respuesta seguirá siendo precisa.

Edge AI, en contraste, ofrece casi el enfoque opuesto a la IA en la nube. Puede que no siempre produzca el mismo nivel de resultados que un modelo potente basado en la nube, pero proporciona varias ventajas importantes. Los usuarios no necesitan pagar tarifas de suscripción adicionales por los servicios de IA en la nube, y sus datos pueden permanecer en el dispositivo, reduciendo el riesgo de exposición de datos. Además, los modelos de IA que se ejecutan localmente pueden proporcionar un entorno más predecible y controlable, al tiempo que brindan a los usuarios una mayor flexibilidad sobre las tareas y preguntas que desean manejar.

Al combinar las ventajas de ambos enfoques y asignar inteligentemente las tareas adecuadas al servicio de IA apropiado, podemos maximizar el rendimiento de un PC con IA Agente.

Por ejemplo, las tareas más exigentes se pueden asignar a la IA en la nube para aprovechar su mayor potencia de cálculo, mientras que las tareas comunes y sensibles a la privacidad, como la traducción, la summarización, los trabajos programados y el procesamiento de información personal, pueden ser manejadas por la IA de borde.

También podemos usar la IA de borde para generar ideas y desarrollar conceptos iniciales, y luego aprovechar la IA en la nube para convertir esas ideas en resultados más sofisticados. Al manejar las etapas iniciales localmente, podemos reducir el uso innecesario de la IA en la nube y ahorrar tokens o créditos, mientras aún aprovechamos la mayor potencia de cálculo de la nube cuando más importa.

Al asegurarnos de que cada recurso informático se utilice de manera inteligente, podemos lograr un mejor equilibrio entre rendimiento, costo, privacidad y flexibilidad.

Al aprovechar las capacidades de la IA en la nube, podemos asignar tareas de alto valor e intensivas en computación a la IA en la nube mientras permitimos que la IA de borde maneje cargas de trabajo más generales.

La IA en la nube puede generar programas o paneles de alta calidad para el análisis de datos. Una vez que el programa ha sido desarrollado, podemos usar un agente de IA para importar datos sensibles o confidenciales y realizar el análisis localmente. De esta manera, los datos sensibles pueden permanecer en el dispositivo, reduciendo el riesgo de exposición de datos.

Este enfoque es similar al concepto de subcontratar el desarrollo de software. La IA en la nube puede ayudarnos a construir las herramientas que necesitamos, mientras que la IA de borde puede manejar los datos sensibles y el análisis real localmente. Al combinar las fortalezas de ambos, podemos hacer un mejor uso de nuestros recursos de IA mientras mantenemos un mayor control sobre la privacidad y seguridad de los datos.

La IA en la nube puede ayudar a responder muchas de las preguntas que haces y manejar una amplia gama de tareas. Sin embargo, no todos los tipos de preguntas o solicitudes pueden ser respondidas. Debido a ciertas regulaciones, políticas u otras restricciones. Es posible que no siempre recibas una respuesta completa, y algunas solicitudes pueden ser rechazadas por los servicios de IA en la nube. En contraste, la IA en el borde puede ofrecer mayor flexibilidad porque los modelos que se ejecutan localmente no están sujetos a las mismas restricciones de nivel de servicio que los servicios de IA basados en la nube.

En estas situaciones, podemos buscar un LLM adecuado en Hugging Face que se ajuste a nuestras necesidades específicas y ejecutarlo localmente en un PC con IA. Hugging Face es una plataforma abierta que proporciona acceso a una amplia gama de modelos de IA de código abierto y disponibles públicamente que pueden ser utilizados para diferentes aplicaciones. Como ollama, o Bionic.

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Para investigación y desarrollo, podemos utilizar LLMs locales para estudiar y analizar los programas que necesitamos, y luego usar servicios de IA en la nube para ayudar a desarrollar o refinar un producto final de alta calidad. Como mencionamos anteriormente, algunas solicitudes pueden estar restringidas por los servicios de IA en la nube. En tales casos, podemos usar un LLM de IA de borde para analizar el código, identificar problemas potenciales, optimizar el código o mejorar aún más el producto.

Al combinar las fortalezas de la IA local y en la nube, podemos hacer que el proceso de desarrollo sea más flexible y potencialmente lograr mejores resultados.

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